Стажёр в области прикладных исследований, проактивный интеллект и модели мира клиентов (аспирант / студент с кооперативным обучением)

Команда: Apollo — Block Applied R&D
Местоположение: Удалённо (США / Канада)
Продолжительность: Осенне-зимний кооператив 2026 — 8 месяцев, гибкий старт в сентябре 2026
Уровень: Студент магистратуры или аспирантуры (MS или PhD), возвращающийся в программу после кооператива

О Apollo

Apollo возглавляет усилия Block по созданию Модели Мира Клиента (Customer World Model, CWM): постоянно развивающегося представления целей, контекста, истории, ограничений и вероятных будущих потребностей каждого клиента.

CWM обеспечивает проактивный интеллект во всей экосистеме Block. Вместо того чтобы клиенты искали функции в продуктах, интеллект наблюдает за их миром, понимает, что важно, предвидит, что будет дальше, и инициирует действия от их имени.

Мы считаем, что следующее поколение AI-продуктов не будет определяться чат-интерфейсами или изолированными агентами. Их будут определять богатые модели мира, которые позволяют системам рассуждать о меняющемся состоянии клиента, принимать лучшие решения и непрерывно учиться на результатах. Apollo проектирует, прототипирует и направляет разработку этого слоя интеллекта.

О роли

Мы нанимаем небольшую группу аспирантов-исследователей для помощи в создании основ проактивного интеллекта.

Это не традиционная стажировка. Вы будете полностью отвечать за исследовательскую задачу: формулировать вопрос, разрабатывать методы, проводить эксперименты, публиковать результаты и, при успехе, внедрять свою работу в производственные системы, используемые миллионами клиентов и продавцов.

Вы будете работать на стыке обучения представлений, фундаментальных моделей, обучения с подкреплением, причинного рассуждения, агентных систем и продуктового интеллекта. Цель — не просто создавать более умные модели, а строить системы, которые глубже понимают клиентов и используют это понимание для принятия лучших решений со временем.

Прошлые стажёры запускали производственные системы в течение нескольких месяцев и публиковали свои работы в тот же год.

Над чем вы будете работать

В зависимости от ваших интересов и дорожной карты Apollo, вы сосредоточитесь на одной или нескольких из следующих областей:

Модели Мира Клиента

Создание богатых представлений клиентов на основе потоков событий, финансовой активности, операционных сигналов и поведенческих данных.

Примеры включают:

• Обучение представлений на основе долгосрочной истории клиента
• Фундаментальные модели на основе событий
• Мультимодальные представления клиентов, охватывающие структурированные, последовательные и графовые данные
• Архитектуры памяти для долгосрочного понимания клиента

Проактивный интеллект

Разработка систем, которые могут предвидеть потребности клиентов и инициировать полезные действия до того, как их попросят.

Примеры включают:

• Обнаружение возможностей и системы выбора следующего лучшего действия
• Долгосрочное планирование и принятие решений
• Вывод предпочтений и целей
• Обучение тому, когда вмешательство создаёт ценность, а когда — трения

Агентные системы принятия решений

Создание агентов, которые рассуждают на основе моделей мира клиента и принимают действия в реальных условиях.

Примеры включают:

• Использование инструментов и планирование
• Многошаговое рассуждение о состоянии клиента
• Автономное выполнение рабочих процессов
• Восстановление и адаптация в условиях неопределённости

Обучение на основе обратных связей

Разработка методов, позволяющих интеллекту непрерывно улучшаться на основе реальных результатов.

Примеры включают:

• Обучение с подкреплением на основе отзывов клиентов и продуктов
• Моделирование вознаграждения и обучение предпочтениям
• Контрфактическая оценка
• Распределение заслуг на длинных горизонтах принятия решений

Оценка и измерение

Создание рамок оценки, которые предсказывают реальную производительность, доверие и ценность для клиента.

Примеры включают:

• Симулированные клиентские среды
• Продольная оценка
• Метрики качества решений
• Бенчмарки безопасности и надёжности

Кого мы ищем

Мы ищем исследователей, заинтересованных в создании систем, которые понимают людей, учатся на опыте и улучшаются со временем.

Требования

• В настоящее время обучаетесь в магистратуре или аспирантуре по специальности компьютерные науки, машинное обучение, статистика, математика, исследование операций или смежной области и планируете вернуться в программу после кооператива.
• Прочные знания современных методов машинного обучения, включая глубокое обучение, оптимизацию, обучение представлений и фундаментальные модели.
• Опыт проведения независимых исследований и превращения идей в работающие системы.
• Свободное владение Python и опыт работы с PyTorch, JAX или аналогичными фреймворками.
• Доказательства исследовательского мастерства через публикации, вклад в open-source, техническое руководство или эквивалентную работу.

Желательно

• Опыт работы с крупными языковыми моделями и агентными системами.
• Опыт обучения с подкреплением, моделирования вознаграждения или последовательного принятия решений.
• Опыт обучения представлений для структурированных, временных или графовых данных.
• Знакомство с масштабным обучением и производственными ML-системами.
• Интерес к созданию AI-систем, которые напрямую влияют на результаты для клиентов.

Что вы получите

• Прямое наставничество от исследователей, работающих над будущим проактивного интеллекта в Block.
• Доступ к масштабным наборам данных, современной инфраструктуре, передовым моделям и значительным вычислительным ресурсам.
• Возможности публиковать работы и вносить вклад в проекты с открытым исходным кодом.
• Шанс формировать фундаментальные технологии, которые могут стать основой следующего поколения продуктов Block.
• Опыт как научных исследований, так и внедрения продуктов с чётким путём от идеи до результата.

Руководство по подаче заявок

Кандидаты могут подать до 9 активных заявок в течение 60 дней. Повторные заявки на ту же роль принимаются через 90 дней после рассмотрения предыдущей заявки.

Использование ИИ в нашем процессе найма

Мы можем использовать автоматизированные инструменты ИИ для оценки заявок на работу с целью повышения эффективности и последовательности. Эти инструменты соответствуют местным нормативам, включая аудиты на предмет предвзятости, и мы обрабатываем все персональные данные в соответствии с законами о конфиденциальности штата и местными законами. 

Свяжитесь с нами здесь по вопросам практик найма или использования данных.

Каждое наше преимущество создано с одной целью: дать вам возможность выполнять лучшую работу в вашей карьере, создавая при этом желаемую жизнь. Удалённая работа, медицинская страховка, гибкий отпуск, пенсионные планы и современные возможности планирования семьи — лишь некоторые из наших предложений. Ознакомьтесь с другими преимуществами в Block.

Block, Inc. (NYSE: XYZ) разрабатывает технологии для расширения доступа к глобальной экономике. Каждый из наших брендов открывает разные аспекты экономики для большего числа людей. Square делает торговлю и финансовые услуги доступными для продавцов. Cash App — это простой способ тратить, отправлять и хранить деньги. Afterpay преобразует способ управления расходами клиентов со временем. TIDAL — музыкальная платформа, которая помогает артистам процветать как предпринимателям. Bitkey — простой кошелёк с самостоятельным хранением, созданный для биткоина. Proto — набор продуктов и услуг для майнинга биткоина. Вместе мы помогаем строить финансовую систему, открытую для всех.

Политика конфиденциальности